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《南京信息工程大学》 2012年 硕士论文
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基于雷达与闪电观测的短历时强降水分类研究

邵晨  
【摘要】:短历时(短时)强降水由于降水时段集中,往往会造成山洪暴发、泥石流、城市内涝、交通堵塞等各种灾害,引起较大的人员伤亡和经济损失,因此人们对局地短时强降水预报准确性的要求不断提高。同时,不同类型降水云团的降水强度差异性极大,所以对降水进行分类有着极其重要的意义。 本文针对上海地区2010年6月-11月短时强降水(小时降水量≥20mm)过程,采用雷达、闪电以及温度层结的观测资料对强降水云团的垂直结构及其演变进行了统计分析,将强降水分为层状暖云型、对流暖云主导型、对流冷云主导型三类。对比该三类降水不同层次间的平均雷达反射率因子、垂直液态水含量(VIL)、特征温度层结高度、测站6km范围内的闪电频次等,发现:(1)低层(高度在0℃层以下、0-1km、0-2km、0-3km和0-4kmm)VIL、低层(高度在1-2km、2-3km和3-4km)平均雷达反射率因子以及最大反射率因子在一定程度上可以很好地表征地面降水强度;(2)区分不同降水类型的关键是高层(高度在0℃、-10℃和-20℃层以上)VIL、整层VIL、高层(高度在5-6km、6-7km和7-8km)平均雷达反射率因子、总地闪频数和负地闪频数;(3)在三类强降水中,对流冷云主导型雨强与地闪频次的相关性最好,负地闪在总地闪中占主导地位,负地闪在总地闪中的比例越高则降水越强。 文中选用34个预报因子,采取多元逐步回归的方法建立针对三类降水类型的预报方程,并分别计算了临界成功指数(CSI),探测概率(POD)和虚假报警率(FAR),其中对流暖云主导型强降水的识别效果最好,CSI可达78.93%,在此基础上构建了强降水类型的自动分类识别的流程。在对数据集进行自动识别分类后,分别针对不同类型降水的Z-R关系计算雨强,其结果比不分型采用WSR-88D默认的Z-R关系的相对误差减小3.19%,比采用上海地区四种经验Z-R关系相对误差分别减小5.26%、22.56%、0.29%和1.84%,由此可见,降水估测精度有所提高。


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